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992.
993.
This article reviews Fuqing ZHANG’s contributions to mesoscale atmospheric science,from research to mentoring to academic service,over his 20-year career.His fundamental scientific contributions on predictability,data assimilation,and dynamics of high impact weather,especially gravity waves and tropical cyclones,are highlighted.His extremely generous efforts to efficiently transmit to the community new scientific knowledge and ideas through mentoring,interacting,workshop organizing,and reviewing are summarized.Special appreciation is given to his tremendous contributions to the development of mesoscale meteorology in China and the education of Chinese graduate students and young scientists. 相似文献
994.
北京强雷暴的地闪活动与雷达回波和降水的关系 总被引:37,自引:3,他引:37
对2000-2001年发生在北京地区的8次天气过程进行了闪电与降水特征的统计分析,并针对两类典型暴雨和冰雹天气进行了详细的雷达、闪电特征分析。结果表明:降雨和降雹天气的地闪特性具有明显差异。降雹天气的正闪比例较大,特别在降雹前正闪频数增加剧烈。闪电通常发生在45dBZ以上的回波区,比目前“闪电在中纬度通常发生在30~45dBZ”等其他一些研究结果偏高。 相似文献
995.
为综合评估卫星和天气雷达在2016年6月23日盐城龙卷风期间的强降水过程的降水估测精度,以国家级雨量站观测数据为基准,结合相关系数(CC)、相对误差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标,利用S波段的天气雷达定量降雨估测产品(RQPE)和全球降水观测计划多卫星融合产品(IMERG_FRCal,IMERG_FRUncal,IMERG_ERCal)进行比较。结果表明,雷达和卫星的累积降水量与雨量站的空间相关性很强(相关系数大于0.9),基本上能捕捉到整个降水过程的空间分布。降水主要分布在江苏省北部,但卫星高估了江苏省东北部强降水中心的降水量;对于小时时序区域平均降水,卫星高估了降水,而雷达低估了累积降水量。综合降水中心区域分析,IMERG的强降水区域降水量与雨量站的时间序列的偏差显著;RQPE在降水峰值达到之前及峰值之后与地面雨量站的变化趋势基本一致,但对降雨量峰值有明显的偏低。RQPE能较为准确地在时间上捕捉到降雨强度的变化趋势,但对于大雨及暴雨的估测能力不佳;RQPE的POD、SCI值都远远高于IMERG, FAR也较小。IMERG几乎未能监测到强降水的发生。总体上,RQPE对此次龙卷风强降水量的估测表现优于3种IMERG产品,特别是在捕捉强降水区域的空间分布方面,但对于强降水的估测能力仍需进一步改善。 相似文献
996.
该文对2001年12月7日下午北京的一次弱降雪天气过程进行了诊断分析和数值模拟研究。诊断结果表明:北京地区由于受500 hPa小槽东移及850 hPa东移小高压后部带来的来自东海和南海的偏南暖湿气流共同影响,造成降雪。数值模拟结果显示:MM5模式对这次降雪过程具有较好的模拟能力,不仅模拟出了北京地区的降雪量,而且对这次过程大尺度背景场的演变、触发机制和水汽源有很好的表述。利用诊断分析和数值模拟结果,对这次弱降雪过程引起交通大阻塞的可能因素进行了探讨,说明建立城市预警系统的迫切性。 相似文献
997.
基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。 相似文献
998.
Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm
Yuanyuan ZUO Zhiqun HU Shujie YUAN Jiafeng ZHENG Xiaoyan YIN Boyong LI 《大气科学进展》2022,39(12):2203-2212
A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage. 相似文献
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天气雷达作为龙卷风监测预警的重要手段之一,应用具有超高时空分辨率的X波段双极化相控阵天气雷达系统,较好地捕获并提前预警龙卷风。以2022年6月19日07时发生在广东佛山南海的一次龙卷风为例,详细剖析龙卷生消及雷达监测预警过程。借助雷达智能预警软件,利用X波段双极化相控阵天气雷达的双偏振量和超高时空分辨率数据,实时反演三维风场和分析龙卷碎片(TVS)特征,能够显著提高龙卷风监测预警水平。实例表明,本次成功地提前18分钟预警龙卷,进一步说明了X波段双极化相控阵天气雷达在强对流天气探测方面具有较强的生命力。 相似文献
1000.